一.相关分析 通常当聚合率和数据量没有大于一定程度时,对于不涉及Rollup.Cube.Grouping_Sets这三种操作的聚合很少出现GC问题.对于Rollup.Cube.Grouping_Sets操作可采用如下优化方法避免GC. 1.Rollup / Cube / Grouping_Sets时,某些场景下,如果多维度的字段比较多,内存或者GC会造成性能问题.特别的, 在实现这三种操作 时, 记录数会出现倍数的膨胀, 调优的时候请务必关注 GC 情况. 如果 GC性能情况表现不加, 建议用手

1.创建表 Staff CREATE TABLE [dbo].[Staff]( ,) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, [Money] [int] NULL, [CreateDate] [datetime] NULL ) ON [PRIMARY] GO 2.为Staff表填充数据 INSERT INTO [dbo].[Staff]([Name],[Sex],[Department],[Money],[CreateDate]) ,'2011-11-12' UNIO

在我们制作报表的时候常常需要分组聚合.多组聚合和总合.如果通过另外的T-SQL语句来聚合难免性能太差.如果通过报表工具的聚合功能虽说比使用额外的T-SQL语句性能上要好很多,不过不够干脆,还是需要先生成整个结果集然后再聚合,而且最最重要的时很多情况下报表的聚合功能可能没办法达到我们需要的效果.GROUPING SETS, CUBE, ROLLUP, GROUPING, GROUPING_ID这几个聚合函数的作用就是在原始语句的基础上完成很多像财务报表需要的聚合功能. GROUPING SETS相

oracle group by中rollup和cube的区别: Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外,还支持ROLLUP和CUBE语句.CUBE ROLLUP 是用于统计数据的. 实验使用SCOTT用户的EMP表测试 1.仅使用GROUP BY分组,GROUP BY后的单列可以用括号,也可以不用.以下两种写法作用一样: SCOTT@bys1>SELECT deptno, avg(sal) FROM emp  GROUP BY deptno; SCOTT@bys1>SELECT

原文地址:http://blog.csdn.net/u014558001/article/details/42387929 本文主要讲解 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS的主要用法,这些函数可以理解为GroupBy分组函数封装后的精简用法,相当于多个union all 的组合显示效果,但是要比 多个union all的效率要高. 其实这些函数在时间的程序开发中应用的并不多,至少在我工作的多年时间中没用过几次,因为现在的各种开发工具/平台都自带了这些高级分组统计功能,使用的方

摘要:GaussDB(DWS) ROLLUP,CUBE,GROUPING SETS等OLAP函数的原理解析. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS) OLAP函数浅析>,作者: DWS_Jack_2. 在一些报表场景中,经常会对数据做分组统计(group by),例如对一级部门下辖的二级部门员工数进行统计: create table emp( id int, --工号 name text, --员工名 dep_1 text, --一级部门 dep_2 text --二级部门 ); ga

摘自 http://blog.itpub.net/26977915/viewspace-734114/ 在报表语句中经常要使用各种分组汇总,rollup和cube就是常用的分组汇总方式. 第一:group by rollup 1.如果使用诸如group by rollup(A,B,C)的方式分组,那么返回的分组结果是(A,B,C) (A,B) (A) (NULL) 一共四种结果.即从右到左递减,最后来个合计. 例如: SQL> select * from t; YEARS     MONTHS

转:http://blog.csdn.net/shangboerds/article/details/5193211 大家对GROUP BY应该比较熟悉,如果你感觉自己并不完全理解GROUP BY,那么本文不适合你.还记得当初学习SQL的时候,总是理解不了GROUP BY的作用,经过好长时间才终于明白GROUP BY的真谛.当然,这和我本人笨也有关系,但是GROUP BY的确不好理解.本文将介绍DB2 GROUPING SETS.ROLLUP.CUBE的使用方法,这些关键字比GROUP BY更难

在上一篇文章里我讨论了SQL Server里Grouping Sets的功能.从文中的例子可以看到,通过简单定义需要的分组集是很容易进行各自分组.但如果像从所给的列集里想要有所有可能的分布——即所谓的幂集(Power Set),要怎么做呢? 当然,你可以用grouping set的语法功能来手动生成幂集,但那需要写一大堆的代码.因此今天我向你展示下grouping set功能支持的2个从句:CUBE和ROLLUP从句. CUBE从句 使用CUBE从句,对于提供的列集,你可以生成所有可能的分组集.

例1: hive -e" select type ,status ,count(1) from usr_info where pt='2015-09-14' group by type,status grouping sets ((type,status),( type),()); ">one.txt Grouping sets按照各种指定聚类汇总方式,如group by type,status grouping sets ((type,status),( type),()) 表

其实还是写一个Demo 比较好 USE tempdb IF OBJECT_ID( 'dbo.T1' , 'U' )IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE dbo.T1; END; GO CREATE TABLE dbo.T1 ( id INT , productName ) , price MONEY , num INT , amount INT , operatedate DATETIME ) GO DECLARE @i INT DECLARE @rand MONEY DEC

常常写SQL语句的人应该知道Group by语句的主要使用方法是进行分类汇总,以下是一种它最常见的使用方法(依据部门.职位分别统计业绩): SELECT a.dname,b.job,SUM(b.sal) sum_sal FROM dept a,emp b WHERE a.deptno = b.deptno GROUP BY a.dname,b.job; DNAME JOB SUM_SAL -------------- --------- ---------- SALES MANAGER 2850

--SQL Server2008 程序设计 汇总 GROUP BY ,WITH ROLLUP  WITH CUBE  GROUPING SET(..) /******************************************************************************** *主题:SQL Server2008 程序设计 汇总 group by ,WITH ROLLUP  WITH CUBE *说明:本文是个人学习的一些笔记和个人愚见 *      有很多

实现按照不同级别分组统计 关于GROUP BY 中的GROUPING SETS,ROLLUP,CUBE 从需求的角度理解会更加容易些. 需求举例: 假如一所学校只有两个系, 每个系有两个专业, 每个专业有两个班, 须在需要一张按照不同级别统计学生人数的报表 例如: 系别 专业 班级 学生人数 1系         专业1         班级1       班级2     专业2         班级1       班级2   2系         专业1         班级1       班

干oracle 047文章12当问题,经验group by 声明.因此邂逅group by  rollup,decode,grouping,nvl,nvl2,nullif,RATIO_TO_REPORT等一下. 1. decode  与if...then,case...when...这类流数据语句功能差点儿相同 decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值) 该函数的含义例如以下: IF 条件=值1 THEN RETURN(值1) ELSIF 条件=值2 TH

T-SQL 多个分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP, 其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS的简写版 示例数据库下载: http://files.cnblogs.com/files/haseo/TSQL2012.rar GROUPING SETS 列出所有你设置的分组集 SELECT shipperid, YEAR(shippeddate) AS shipyear, COUNT(*) AS numorders FROM Sales

大家对GROUP BY应该比较熟悉,如果你感觉自己并不完全理解GROUP BY,那么本文不适合你.还记得当初学习SQL的时候,总是理解不了GROUP BY的作用,经过好长时间才终于明白GROUP BY的真谛.当然,这和我本人笨也有关系,但是GROUP BY的确不好理解.本文将介绍DB2 GROUPING SETS.ROLLUP.CUBE的使用方法,这些关键字比GROUP BY更难理解,所以阅读本文的时候,一定要慢,仔细的分析,你理解的越多,需要记忆的就越少. 我们首先来看GROUPING SET

参考:lxw大数据田地:http://lxw1234.com/archives/2015/04/193.htm 数据准备: CREATE EXTERNAL TABLE test_data ( month STRING, day STRING, cookieid STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile location '/user/jc_rc_ftp/test_data'; select

转载自:https://blog.csdn.net/huang_xw/article/details/6402396 Oracle的group by除了基本用法以外,还有3种扩展用法,分别是rollup.cube.grouping sets. 1 rollup 假设有一个表test,有A.B.C.D.E5列. 如果使用group by rollup(A,B,C),首先会对(A.B.C)进行GROUP BY,然后对(A.B)进行GROUP BY,然后是(A)进行GROUP BY,最后对全表进行GR

scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hcon=new HiveContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for detailshcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveCo

概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. 数据准备 数据格式 ,,cookie1 ,,cookie5 ,,cookie7 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie4 ,,cookie4 ,,cookie2 ,,cookie3 ,,cookie5 ,,cookie6 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie1